尋找精密光學标定闆上的矩形（網友提問）

這道題目來源于網友問答，采用部落格方式回答比較容易說明。

問題：

對于這樣的圖檔

如何尋找上面的矩形

思路：

這個矩形的面積在所有的圖像中是最大的（除去整個圖形輪廓以外），可以嘗試從這個方面入手，再加上一些魯壯的方法

#include "stdafx.h"

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include "GOCVHelper.h"

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

int main( int argc, const char** argv )

{

    Mat src = imread("card.png",IMREAD_COLOR);

    Mat gray;

    int imax = 0; //代表最大輪廓的序号

    int imaxcontour = -1; //代表最大輪廓的大小

    std::vector<std::vector<Point>>contours;    

    cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);

    threshold(gray,gray,100,255,THRESH_OTSU);

    bitwise_not(gray,gray);// 白色代表有資料

    //尋找輪廓

    findContours(gray,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    //冒泡排序，由大到小排序

    VP vptmp;

    for(int i=1;i<contours.size();i++){

        for(int j=contours.size()-1;j>=i;j--){

            if( contourArea(contours[j])> contourArea(contours[j-1])){    

                //swap

                vptmp = contours[j-1];

                contours[j-1] = contours[j];

                contours[j] = vptmp;

            }

        }

    }

    //找到最後結果的時候，添加一些判斷

    for (int i = 0;i<contours.size();i++)

    {

        if (contourArea(contours[i]) < (src.rows * src.cols)/8 )

        {

            drawContours(src,contours,i,Scalar(0,0,255),-1);

            break;

    imshow("結果",src);

    waitKey();

    return 0;

}

結果：

小結：

當然這裡隻是對最簡單的模闆圖檔進行了處理。如果在實際的錄影機拍攝的過程中，肯定會有其他的幹擾，需要差別對待。

目前方向：圖像拼接融合、圖像識别

聯系方式：[email protected]